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我正在尝试使用 SVM 进行新闻文章分类。
我创建了一个表格，其中包含作为行的特征(在文档中找到的唯一词)。我创建了具有这些特征的权重向量映射。即，如果文章中有一个词是特征向量表的一部分，则该位置被标记为 1 或 0。
例如:- 训练样本生成...
1 1:1 2:1 3:1 4:1 5:1 6:1 7:1 8:1 9:1 10:1 11:1 12:1 13:1 14:1 15:1 16:1 17:1 18:1 19:1 20:1 21:1 22:1 23:1 24:1 25:1 26:1 27:1 28:1 29:1 30:1
由于这是第一份文档，所有功能都已呈现。
我正在使用 1、0 作为类标签。
我正在使用 svm.Net 进行分类。
我将 300 权重向量手动分类为训练数据，生成的模型将所有向量作为支持向量，这肯定是过度拟合。
我的总特征(特征向量数据库表中的独特的单词/行数)是7610。
可能是什么原因？
由于过度拟合，我的项目现在的状态非常糟糕。它将每篇可用的文章分类为正面文章。
LibSVM二元分类对类标签有什么限制吗？
我正在使用 0、1 而不是 -1 和 +1。这是个问题吗？
最佳答案
您需要进行某种类型的参数搜索，如果类别不平衡，分类器可能会在不做太多事情的情况下人为地获得较高的准确度。这guide is good在教授基本的、实用的东西时，你可能应该读一读
关于c# - LibSVM 将我所有的训练向量都变成了支持向量，为什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5731169/
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